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Record W4407888949 · doi:10.1051/cagri/2025003

Utilisation des instruments économiques pour réduire l’épuisement des eaux souterraines dans le contexte du changement climatique : cas de l’aquifère de Mahdia-Ksour Essef en Tunisie

2025· article· fr· W4407888949 on OpenAlex
Rania Soula, Ali Chebil, Rajouene Majdoub, Taher Kahil, José Albiac

Why this work is in the frame

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affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueCahiers Agricultures · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicWater management and technologies
Canadian institutionsInstitut de Technologie Agroalimentaire
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

La gestion durable des aquifères dans les régions arides et semi-arides est cruciale pour assurer la durabilité socio-environnementale. La régulation des prélèvements d’eau souterraine peut être réalisée à travers plusieurs instruments. La modélisation hydro-économique fournit des perspectives pour l’analyse de l’efficacité de ces instruments en vue d’une gestion efficace des ressources en eau. En effet, ces modèles offrent aux décideurs des informations importantes qui peuvent les aider à optimiser leurs décisions en matière d’allocation de l’eau. Cette étude évalue l’impact des instruments économiques tels que les quotas, la taxe environnementale et le système quota-taxe, sur la durabilité de l’aquifère Mahdia-Ksour Essef ainsi que sur l’économie locale, tout en intégrant les projections climatiques futures grâce à la modélisation hydro-économique. En explorant divers scénarios de gestion de l’eau, l’étude fournit des recommandations pour améliorer l’allocation des ressources. Les politiques de quotas, ajustés en fonction de la recharge naturelle, ainsi que les taxes et le système quota-taxe sont examinés et comparés au scénario de statu quo. Les résultats montrent que les politiques basées sur les quotas permettent une reconstitution plus rapide de l’aquifère et génèrent des revenus totaux après taxes supérieurs à ceux avant taxes. Par exemple, sous le scénario de changement climatique le plus pessimiste, le quota de préservation de la ressource en eau pour les générations futures pourrait augmenter le niveau de l’aquifère à la fin de la période de simulation de 1,69 m. Ces politiques pourraient influencer les revenus agricoles, en favorisant des cultures plus rentables et résilientes à la sécheresse, telles que les olives et les amandes. Cette étude souligne l’efficacité des modèles hydro-économiques en tant qu’approches pour évaluer la gestion des eaux souterraines. Ainsi, elle oriente les décideurs vers des choix stratégiques favorisant la durabilité et l’efficacité, particulièrement dans un contexte de changement climatique et de surexploitation des ressources en eau.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.365
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.017
GPT teacher head0.223
Teacher spread0.206 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it